<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich versuche, eine ANOVA an einem Datensatz mit drei Variablen durchzuführen: Probenmethode (zwei verschiedene Methoden), Chemikalien (drei verschiedene Chemikalien) und Grundwasserbrunnen (12 verschiedene Brunnen).Es handelt sich um ein randomisiertes, kompetitives Blockdesign, da beide Methoden und alle drei Chemikalien in jeder Vertiefung getestet werden.
Ich möchte dies als Zwei-Wege-Methode (Methode und Chemikalie) einrichten, wobei die Brunnen als Blöcke dienen.Ich sehe die Möglichkeit, Blöcke im Setup der einfaktoriellen ANOVA festzulegen, aber keine Möglichkeit, dies im Setup der zweifaktoriellen ANOVA festzulegen.Ich weiß, dass dies in SAS möglich ist, aber ich habe keinen Zugriff auf dieses Programm und versuche, dies, wenn möglich, in JMP zu tun.
Das klingt nach Probenmethode und Chemikalien werden faktoriell gemessen, was bedeutet, dass Sie für jede Vertiefung tatsächlich 2 Beobachtungen für jede Chemikalie und 3 Beobachtungen für jede Probenmethode haben (die versteckte Replikation eines faktoriellen Designs). Dies bedeutet, dass bestimmte zusätzliche Laufzeiten abschätzbar sind. Das größte Modell würde als Faktoren Folgendes umfassen:
Probenmethode, Chemikalien, Probenmethode x Chemikalien, Well, Well x Chemikalie, Well x Probenmethode (jedoch nicht die Drei-Wege-Interaktion, da diese nicht abschätzbar ist, es sei denn, Sie haben eine vollständige Replikation der Fakultät innerhalb des Wells). Dies ähnelt dem, was Jeff oben gezeigt hat, aber anhand der Interaktionen können Sie abschätzen.Um eine Interaktion zu definieren, können Sie eine Quelle in den Modelleffekten und eine andere Variable in der Spaltenliste links auswählen und dann auf „Kreuz“ klicken.
In Ihrem Fall haben Sie fast eine Drei-Wege-Fakultät – Ihnen fehlt nur die Interaktion höchster Ordnung. Da dies der Fall ist, können Sie alle drei Variablen in der Liste links neben dem Anpassungsmodell auswählen, dann zu „Makros“ gehen und „Vollfaktoriell“ oder „Faktorial sortiert“ auswählen – letzteres ist meine Präferenz, da es die Begriffe beginnend gruppiert zuerst mit Effekten niedrigerer Ordnung. Wenn Sie eines dieser Makros verwenden, entsteht ein zusätzlicher Effekt (die Drei-Wege-Interaktion), den Sie nicht abschätzen können. Sie können ihn daher einfach aus der Liste der Modelleffekte löschen.
Warum also keine Drei-Wege-Interaktion? Die faktorielle Kombination aus Probenmethode und Chemikalie ergibt ein 2x3 = 6-Zellen-Design, sodass Sie auf jeder Bohrlochebene mindestens 6 Beobachtungen benötigen, um diese Struktur abzuschätzen. Sie erhalten die Wechselwirkungen von Well x Chemikalie und Well x Probenmethode, weil Sie tatsächlich Replikate der Chemikalie und der Probenmethode in einem bestimmten Well haben (sie liegen zufällig auf den Ebenen eines anderen Faktors, aber das ist in Ordnung, das Modell schätzt das Offset). Wenn Sie über eine vollständige Designreplikation verfügen (z. B. 12 Beobachtungen für jede Vertiefung, 2 für jede Kombination aus Probenmethode und Chemikalie), können Sie diese Drei-Wege-Wechselwirkung abschätzen, da Daten vorhanden sind, anhand derer die „Stabilität“ beurteilt werden kann Zwei-Wege-Interaktionen auf der Ebene einer dritten Variablen.
Was die Frage betrifft, ob Brunnen (und die Wechselwirkungen mit Brunnen) als zufälliger Effekt behandelt werden sollen oder nicht, würde ich mich fragen, ob Sie dieselben Brunnen wählen würden, wenn Sie die Studie wiederholen würden. Wenn insbesondere diese Brunnen erneut ausgewählt würden, handelt es sich nicht um Zufallseffekte. Wenn es sich bei diesen Bohrlöchern um eine Teilmenge von Bohrlöchern handelt und eine Replikation dazu führen würde, dass verschiedene Bohrlöcher nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden, dann sind die Schätzungen für das Bohrloch zufällig und die Quellen sollten entsprechend gekennzeichnet werden. Wählen Sie dazu die Quelle in der Effektliste aus, klicken Sie dann auf „Attribute“ und wählen Sie „Zufällig“.
Ich hoffe das hilft!
julianisch
Wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, müssen Sie nur „Analysieren -> Modell anpassen“ verwenden und die Effekte „Beispielmethode“, „Chemie“ und „Gut“ hinzufügen.
Sie könnten Well über das Menü „Attribute“ als Zufallseffekt festlegen, aber ich glaube nicht, dass das notwendig ist.
-Jeff
Ich würde auch gerne die Antwort auf diese Frage sehen.Ich hatte das gleiche Problem.
